[发明专利]一种基于贝叶斯多源融合的无人机目标检测方法

说明书

本发明公开了一种基于贝叶斯多源融合的无人机目标检测方法，包括以下步骤：S1：对检测区域的光学图像进行目标检测，并得到第一向量化结果；S2：对检测区域的通信信号进行目标检测，并得到第二向量化结果；S3：分别将第一向量化结果和第二向量化结果作为贝叶斯函数的输入，进行多源融合，完成无人机目标检测。针对单一信号源检测虚警概率及漏检概率高的问题，本发明提出了无人机检测的并行分布式多源融合策略，将光学图像和无人机通信信号作为两个信源，且两个信源独立决策，互不干扰，检测结果根据权重值对最终的检测结果产生影响，提高了检测结果的可靠性，解决了复杂城市环境下无人机等“低小慢”飞行目标探测难题。

技术领域

本发明属于无人机检测技术领域，具体涉及一种基于贝叶斯多源融合的无人机目标检测方法。

背景技术

随着第五代移动通信设备加速部署，物联网时代已经来临。无人机是物联网的典型应用，因为其可以携带传感器来完成多项任务；在民用领域，无人机在物流配送领域得到了广泛的应用。同样，无人机在与自动驾驶汽车相匹配的普通载人市场中也扮演着有前途的角色。在农业领域，无人飞行器正在代替人类进行害虫防治和施肥，大大提高了农业生产效率。然而，无人机也给安全领域带来了非传统挑战。在过去的几年中，恶意和无限制的无人机飞行造成了巨大的安全风险。例如，无限制的无人机飞行会导致民用飞机的强迫降落和延误。因此，管控非合作型无人机是一项紧迫的任务。但是，由于无人机的高度低、体积小和速度慢，对无人机的检测非常困难。此外，在城市环境中多径效应和障碍物遮挡加剧了无人机检测难的情况。

目前已有的技术方案，主要是利用雷达进行探测。雷达的主要原理是利用回波多普勒频移来实现目标探测，这一方式对高空、高速和大体积的飞行目标有效，但对于无人机这样的高度低、体积小和速度慢的飞行目标探测效果很差。无人机的雷达照射面积很小，导致雷达回波很微弱，如果无人机处于高楼前面，雷达照射无人机的回波会被完全湮没，导致无法探测。另外，超声波探测在背景噪声大、遮挡物多的环境下将失去作用，虚警概率显著升高。因而单一的探测方法难以实现对无人机的可靠探测，多源融合的检测方法是值得尝试的有益途径。

发明内容

本发明的目的是为了解决无人机准确检测的问题，提出了一种基于贝叶斯多源融合的无人机目标检测方法。

本发明的技术方案是：一种基于贝叶斯多源融合的无人机目标检测方法包括以下步骤：

S1：对检测区域的光学图像进行目标检测，并得到第一向量化结果P₁u|H；

S2：对检测区域的通信信号进行目标检测，并得到第二向量化结果P₂u|H；

S3：分别将第一向量化结果P₁u|H和第二向量化结果P₂u|H作为贝叶斯函数的输入，进行多源融合，完成无人机目标检测。

本发明的有益效果是：

(1)针对单一信号源检测虚警概率及漏检概率高的问题，本发明提出了无人机检测的并行分布式多源融合策略，将光学图像和无人机通信信号作为两个信源，且两个信源独立决策，互不干扰，检测结果根据权重值对最终的检测结果产生影响，提高了检测结果的可靠性，解决了复杂城市环境下无人机等“低小慢”飞行目标探测难题。

(2)针对无人机雷达回波微弱及难以检测的问题，本发明提出了利用光学图像进行目标检测的方法，该方法采用高斯高通滤波器保留图像高频成分，增强图像细节信息，并利用YOLOv3目标检测算法实现无人机检测，解决了复杂电磁环境下无人机难以检测的问题。

(3)针对难以判别是否是无人机通信信号的问题，本发明提出了利用无人机通信信号的跳频图案作为无人机信号的判决依据的方法，实现了无人机的有效检测。

进一步地，步骤S1包括以下子步骤：

S11：利用图像传感器采集光学图像；